如何通俗理解 beta 分布？ - 知乎 理解卡尔曼 FILTER的基础2

转载 已于 2022-02-08 10:48:07 修改 · 104 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/30269898
文章标签：

#概率论

于 2022-02-08 10:45:50 首次发布
博客围绕如何通俗理解 beta 分布展开，虽未给出具体内容，但聚焦于这一信息技术领域中概率相关的问题探讨。
【OpenCV学习系列】之KalmanFilter
AutoXTruck专栏
01-10 3515
目录卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波流程卡尔曼滤波代码示例小结参考 卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波流程 卡尔曼滤波代码示例 小结 参考
Sensor Fusion
prahs的专栏
03-10 8527
1. 概述首先明确几个概念和名词:Sensor Fusion - 传感器融合 IMU (Inertial Measurement Unit) - 惯性测量单元 AHRS (Attitude and Heading Reference System) - 航姿参考系统研究了一下现有的Sensor Fusion技术，参考了几篇文章 Sensor Fusion Algorithms IMU Data
卡尔曼滤波 python_卡尔曼滤波及其在配对交易中的应用--Python落地
weixin_39893274的博客
12-15 466
原标题：卡尔曼滤波及其在配对交易中的应用--Python落地感谢周航和郭增岳的投稿，人工智能与量化交易公众号的运营者，他们热衷于人工智能和量化投资方面的研究。前言听过卡尔曼滤波的差不多有两年的时间了，虽然大致上明白其原理，但是也是直到现在才能够彻底掌握下来。主要是卡尔曼滤波算法涉及到比较复杂的数学公式推导。在很多博客上都有写卡尔曼滤波的相关文章，但都是花非常大的篇幅来通过一些例子来通俗地讲解卡尔曼...
卡尔曼滤波及其在配对交易中的应用--Python落地
lsxxx2011的专栏
10-13 1642
感谢周航和郭增岳的投稿，人工智能与量化交易公众号的运营者，他们热衷于人工智能和量化投资方面的研究。前言听过卡尔曼滤波的差不多有两年的时间了，虽然大致上明白其原理，...
卡尔曼滤波小结
fanged的专栏
03-31 236
最近再接触卡尔曼滤波是因为一个声源定位库，Open embeddeD Audition System，它里面有两个部分，一个是定位，一个是跟踪。第二次更新：计算权重 ：22.5/(22.5+25) = 0.47，预计状态：50.13+0.47(48.44−50.13)=49.33米，更新估计方差：(1−0.47)*22.5=11.84。第一次更新：计算权重 ：225/(225+25) = 0.9，预计状态：60+0.9(49.03−60)=50.13米，更新估计方差：(1−0.9)*225=22.5。
GPS原理与接收机设计 CH6 卡尔曼滤波及其应用
成为富婆，报效祖国！！
11-14 1051
GPS原理与接收机设计 第六章 ~ 主要是讲卡尔曼滤波的原理 公式推导 和应用
从隔壁老王开始的信号处理入门
诸神缄默不语的博客
01-13 2156
本文介绍信号处理相关内容
51c自动驾驶~合集45
whaosoft~aiotの开发板商城
01-06 1743
发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
零基础如何学爬虫技术？ - 知乎.url
01-26
零基础如何学爬虫技术？ - 知乎.url
线性代数基础——矩阵和矩阵的乘法 - 知乎.html
11-06
线性代数基础——矩阵和矩阵的乘法 - 知乎.html
3-1+Query+理解和语义召回在知乎搜索中的应用.pdf
03-18
Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用 Query 理解和语义召回是自然语言处理和信息检索领域的重要研究方向。在知乎搜索中，Query 理解和语义召回技术被广泛应用于搜索引擎的优化，以提高搜索结果的相关性和准确性...
学习格子 Boltzmann 方法（LBM）该如何入门，需要有哪些前置知识_ - 知乎1
08-03
通过实现泊肃叶流动这一基础算例，你可以逐步理解LBM的streaming step（流步）和collision step（碰撞步）两大核心过程，以及如何处理边界条件。 在实际编程过程中，你需要设置一个网格，并为每个网格点分配一组...
知乎x-zse-96 文件头 JS解密
03-07
本文将深入探讨“知乎x-zse-96文件头JS解密”这一主题，旨在帮助读者理解相关概念和技术。 首先，我们需要了解“知乎x-zse-96”是什么。知乎是中国一个知名的问答社区，为了保护用户数据安全和防止爬虫抓取，它可能...
最大熵原理（Principle of Maximum Entropy，MaxEnt）的个人理解
m0_62638970的博客
11-22 759
最大熵原理的个人理解
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
多个微服务怎么合并成为一个服务? - 知乎
07-14
将多个微服务合并成一个服务可以通过以下几种方式实现： 1. 代码重构：将多个微服务的功能模块进行代码抽取和重构，将它们合并到一个新的服务中。这需要对原有微服务的代码进行修改和调整，确保各个模块之间的依赖关系得到正确处理。 2. 服务组合：使用API网关或者服务编排工具，将多个微服务组合成一个聚合服务。通过在API网关中定义聚合服务的接口，将多个微服务的请求进行组合和转发，最终将结果返回给客户端。 3. 服务拆分与合并：根据业务需求，对微服务进行拆分和合并。将多个相关的微服务合并成一个更大的服务，或者将一个复杂的微服务拆分成多个更小的服务。 4. 容器化技术：使用容器化技术（如Docker）将多个微服务打包为一个容器镜像，并在同一个容器中运行。这样可以将多个微服务部署在同一个运行环境中，简化部署和管理过程。 无论采用哪种方式，都需要仔细评估各个微服务之间的依赖关系、性能需求和数据传输方式，确保合并后的服务能够满足业务需求，并且保持高可用性和可扩展性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值